Comparaison du filtre de Kalman et des modèles score-driven pour la construction d’indices de prix hédoniques dynamiques

Details

Supervisors

Hafner, Christian

Faculty

Faculté des sciences

Degree label

Master [120] en science des données, orientation statistique, à finalité spécialisée

Abstract

frCe mémoire étudie la construction d’indices de prix hédoniques dynamiques à l’aide de modèles à facteur latent. Il compare le filtre de Kalman, adapté au cadre gaussien, et le modèle score-driven DCS-t, plus robuste face aux observations extrêmes. L’analyse commence par des simulations Monte Carlo permettant d’évaluer les performances des deux méthodes selon différentes configurations. Les modèles sont ensuite appliqués à des données de vins vendus en Belgique, après estimation d’un modèle hédonique et extraction des résidus. Les résultats montrent que le filtre de Kalman offre de très bonnes performances lorsque les hypothèses gaussiennes sont vérifiées, tandis que le modèle DCS-t se révèle plus robuste en présence de queues épaisses ou de chocs.